Сивасубраманян выступил в среду на конференции HumanX в Амстердаме. Ссылаясь на аналитиков, он отметил, что лишь 17% организаций успешно развернули ИИ-агентов, и только 7% могут измерить окупаемость этих инвестиций. По его словам, технические директора и руководители инженерных отделов клиентов говорят ему, что советы директоров постоянно спрашивают об окупаемости (ROI).
«У меня есть 15 прототипов для очень похожих проектов. Я не могу понять, какой из них поддержать», — процитировал Сивасубраманян слова клиентов.
Пять причин пробуксовки агентов
AWS направляет передовых инженеров на объекты клиентов для совместной разработки решений. По словам Сивасубраманяна, за шесть месяцев эта команда выявила пять первопричин неудач проектов. Команды работают не над той проблемой и не могут измерить результаты её решения. Управление (гавернанс) откладывается на потом. Руководители цепенеют между страхом упустить возможности и страхом взять на себя обязательства. И никто не перестраивает саму организацию под ИИ.
Колин Джарвис (Colin Jarvis) из OpenAI заявил на той же конференции, что корпоративный ИИ застрял на этапе развертывания, а не моделей.
Без четкого бизнес-результата команды продолжают бесконечно дорабатывать концепт (PoC) и никогда не выходят из этого цикла, пояснил Сивасубраманян. Он сравнил это с ситуацией, когда во время своей первой поездки по Европе он нарезал круги по парижской кольцевой развязке четыре или пять раз. В сфере ИИ топливом здесь выступают токены и бюджет.
От побочного проекта одного инженера до 39 000 пользователей
Ответом Amazon стал подход «пусть расцветают сто цветов» с последующей оценкой того, что действительно работает, рассказал он. Более 100 000 инженеров Amazon используют Kiro, инструмент агентного кодинга от Amazon, как и миллионы разработчиков за пределами компании.
Болинь Чэнь (Bolin Chen), инженер команды персональных рекомендаций для магазинов Amazon, по вечерам и в выходные дни создал на базе Kiro постоянно работающего ассистента под названием MeshClaw. Он функционировал через Slack. После того как разработчик поделился им на внутреннем канале Slack, проект вырос от одного человека и четырех основателей до тысяч контрибьюторов по всей Amazon, отметил Сивасубраманян.
Системы мониторинга Amazon зафиксировали этот проект. Команда Kiro независимо от этого разрабатывала прототипы постоянных агентов, персистентной памяти и многоагентной координации, поэтому две группы объединились. Результатом стал проект с открытым исходным кодом Kiro Crew. Почти 39 000 сотрудников Amazon начали использовать его в течение 30 дней после внутреннего запуска, а число внешних контрибьюторов достигло 500 человек.
По его словам, Kiro также совершенствует себя сам. Внутренняя система Kiro обнаружила, что агент перечитывает файлы, которые не менялись с момента предыдущего запуска. Агент диагностировал проблему, написал исправление и проверил его, сократив непроизводительные затраты на 83%.
«Ни один человек не диагностировал проблему. Система нашла её сама», — подчеркнул Сивасубраманян.
Один золотой путь и агент в коробке
Команды Amazon создавали агентов на базе EC2, EKS, SageMaker и других сервисов, что создавало дополнительную нагрузку на команды безопасности и инфраструктуры, рассказал он. Amazon консолидировала процессы вокруг Bedrock для вычислений ИИ и AgentCore для хостинга агентов — это единый путь, одобренный службой безопасности.
В открытый фреймворк агентов от AWS под названием Strands теперь добавлена функция «агент в коробке», сообщил он. Коробка представляет собой детерминированный слой за пределами агента, который регулирует, какие вызовы инструментов он может совершать. По мере того как агент доказывает свою надежность, рамки коробки могут расширяться. Карим Аюб (Kareem Ayoub) из Google DeepMind заявил на конференции HumanX, что компании могут ограничивать ИИ рамками.
«Это не вероятностный подход. Всегда детерминированно и математически доказуемо, что агент не сможет выйти за свои пределы», — заявил Сивасубраманян.
Шесть разработчиков, 76 дней
Проекты с высокой степенью неопределенности должны начинаться с очень небольших команд, считает Сивасубраманян. Почти 80% компаний из списка Fortune 100 используют Bedrock, отметил он, назвав этот сервис самым быстро растущим в AWS. Когда спрос резко возрос, шесть разработчиков перепроектировали его за 76 дней. По его словам, на эту работу у 30 разработчиков ушло бы 18 месяцев. По мере масштабирования системы команда позже выросла до 35 разработчиков.
Руководителям также необходимо оставаться «на земле», добавил он. Один из ученых создал настольное приложение Amazon Quick desktop за одну ночь с помощью Kiro и показал его руководству в течение недели. AWS выпустила его на внешний рынок в течение трех месяцев. По его словам, сотни тысяч сотрудников Amazon используют Quick.
Он посоветовал аудитории задавать два вопроса по поводу каждого проекта в сфере ИИ: с каким результатом он связан и масштабируется ли он на каждом уровне?
«Знание никогда не было проблемой. Вопрос в том, хватит ли у вас строгости и дисциплины довести дело до конца», — подытожил Сивасубраманян.
Опубликовано 24 сентября 2026 - 07:14 Наверх
